基于激活漏洞能力条件的软件漏洞自动分类框架

• 作者: 李芳 王飞雪
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 安全缺陷 激活漏洞条件 漏洞分类 机器学习算法 Firefox项目
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 154-160
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 5992字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.05.025

摘要

针对软件系统安全缺陷与漏洞问题,提出一种基于激活漏洞条件的自动漏洞分类框架.从文本报告和漏洞代码修复中提取特征,采用不同的机器学习算法(随机森林、用C4.5决策树、Logistic回归和朴素贝叶斯)构建静态模型,选择具有最高F值的模型识别不可见漏洞的类别.通过分析Firefox项目的580项软件安全缺陷来评估分类的有效性.实验结果表明:在所构建框架下,C4.5决策树在几种分类器中具有最优F值来识别不可见漏洞类别.在Redhat Bugzilla数据集上将本算法与其他算法进行比较,结果表明本算法对软件漏洞缺陷的分类性能更优,证明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王飞雪	重庆人文科技学院计算机工程学院	10	12	2.0	2.0
2	李芳	重庆大学计算机学院	24	71	5.0	7.0